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Enregistrement W4414132918 · doi:10.1007/s12325-025-03345-x

Healthcare Costs Associated with Adverse Events in Pediatric Patients with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD): A Claims-Based Study

2025· article· en· W4414132918 sur OpenAlexaff
Jeff Schein, Maryaline Catillon, Anaïs Lemyre, Alice Qu, Frédéric Kinkead, Marjolaine Gauthier‐Loiselle, Martin Cloutier, Ann Childress

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectHealth careRheumatologyPatient safetyMEDLINEAdverse drug eventHealthcare system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Adverse events (AEs) are common in pediatric patients receiving attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) treatment; however, real-world studies on their costs from a payer's perspective are lacking. Therefore, this study investigated the healthcare costs associated with selected AEs among pediatric patients receiving ADHD treatment in the United States. METHODS: Using a retrospective cohort design, patients aged 6-17 years who received pharmacologic treatment for ADHD were identified from US claims data (October 1, 2015-September 30, 2023) and were categorized into AE and AE-free cohorts, separately for each studied AE. The eight selected AEs had statistically significant risk differences in a matching-adjusted indirect comparison of ADHD treatments and were identifiable from claims with ICD-10-CM codes. Entropy balancing was used to create cohorts with similar characteristics. Total excess healthcare costs and costs associated with AE-specific claims per patient per month (PPPM) were compared across balanced cohorts with vs. without a given AE. RESULTS: Overall, 393,919 patients (mean age: 12.5 years; male: 65.4%; stimulant monotherapy: 71.8%) were included, among whom 13.6% had ≥ 1 studied AE that resulted in a medical encounter during their treatment episode. The most prevalent AEs were upper abdominal pain (5.2%), vomiting (3.4%), and insomnia (3.2%). All AEs were associated with substantial AE-specific costs PPPM (asthenia: $196; somnolence: $171; insomnia: $169; vomiting: $106; dizziness: $92; upper abdominal pain: $91; irritability: $75; decreased weight: $46) and total excess healthcare costs PPPM (asthenia: $1178; somnolence: $821; vomiting: $427; insomnia: $404; dizziness: $380; upper abdominal pain: $336; irritability: $231; decreased weight: $219; all p < 0.01). CONCLUSIONS: AEs were common during ADHD treatment episodes in pediatric patients and were associated with significant healthcare costs. ADHD treatments with a favorable safety profile could help alleviate the economic burden of AEs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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